KOMPYUTER TARMOQLARIDA SHUBHALI PAKET TUSHUNCHASI VA XUSUSIYATLARI
Keywords:
Kalit so‘zlar: Kompyuter tarmoqlari, shubhali paket, tarmoq xavfsizligi, trafik anomaliyalari, TCP bayroqlari, kiberhujum indikatorlari, Deep Packet Inspection, IDS/IPS tizimlari.Abstract
Annotatsiya: Ushbu maqola kompyuter tarmoqlarida axborot xavfsizligini ta’minlashning markaziy masalalaridan biri — “shubhali paket” tushunchasi, uning tabiati va asosiy xususiyatlarini ilmiy tahlil qilishga bag‘ishlangan. Tadqiqot doirasida shubhali va normal tarmoq trafigini ishonchli farqlash muammolari ko‘rib chiqilib, yolg‘on musbat (false positive) va yolg‘on manfiy (false negative) xatoliklarning oldini olish mezonlari keltirilgan. Maqolada shubhali paketlarni aniqlashda qo‘llaniladigan beshta asosiy xususiyat: sarlavha ko‘rsatkichlari, TCP bayroqlari anomaliyalari, trafik oqimi, paket mazmuni (payload) va vaqtga bog‘liq (temporal) o‘zgarishlar batafsil yoritilgan. Shuningdek, shubhali paketlar protokol va statistik anomaliyalar, imzoga mos hamda kontekstual toifalarga tasniflanib, qonuniy trafik va kiberhujum indikatorlari o‘rtasidagi chegarani belgilashning murakkabliklari tushuntirilgan. Ushbu ish zamonaviy IDS/IPS tizimlarini ishlab chiqish va tarmoq anomaliyalarini mashinali o‘qitish orqali aniqlash algoritmlari uchun muhim nazariy asos bo‘lib xizmat qiladi.
References
1. Stallings, W. (2017). Cryptography and Network Security: Principles and Practice. 7th Edition. Pearson Education. pp. 62–540.
2. Aho, A.V., Corasick, M.J. (1975). “Efficient String Matching: An Aid to Bibliographic Search”. Communications of the ACM, Vol. 18, No. 6. pp. 333–340.
3. Breiman, L. (2001). “Random Forests”. Machine Learning, Vol. 45, No. 1. pp. 5–32.
4. Yin, C., Zhu, Y., Fei, J., He, X. (2017). “A Deep Learning Approach for Intrusion Detection Using Recurrent Neural Networks”. IEEE Access, Vol. 5. pp. 21954–21961.
5. Khraisat, A. et al. (2019). “Survey of Intrusion Detection Systems: Techniques, Datasets and Challenges”. Journal of Big Data, Vol. 6, No. 42.
